深度学习语义分割

成产品及系统平台的现场演示，编写技术应用服务方案等，编写投标类方案文件及标书的制作； 通常，当我们看到一张图片时，会在图片中聚焦一个焦点。这个可能是一个人，一座建筑物甚至是一个桶。其他没有聚焦区域虽然很清晰，但是却由于颜色单调或者纹理较为平滑而很少引起关注。当遇到此类图象时，我们希望从图像中分割感兴趣的对象。下面给出了显着图像的示例，本文探讨了此类显着图像的分割方法，也称为显着性的图像分割。

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ostu图像分割阈值算法 使用大律法来实现阈值分割，使用平台是MATLAB，完整代码，几乎可以直接移植为C语言，含有代码实例和注释，非常适合初学者使用和算法研究人员参考！

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许多研究表明，我们可以通过猪的日常行为来推断其健康状态，所以如何有效观察「猪」的行为显得极其重要，这可以保证我们在「必要时」采取迅速的干预行动，以保证猪的健康状态。 长时间观察动物的行为很难人工完成，因此通常情况下采取的方案是使用基于传感器的自动化系统。 自动识别系统的使用可以大大简化对猪的行为的研究，尤其是基于计算机视觉的系统。其优势在于，它们可以对目标进行有效的状态评估，同时也不会影响动物的正常行为。近年来，这一方向的研究已经引入了深度学习的方法，并表现出不错的效果。传统意义上的「目标」和「关键点」检测器已被用于检测单个动物。虽然效果良好，但是边界框以及稀疏关键点无法追踪动物的轮廓，从而会导致丢失许多有效信息。

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

将原本的二分类改为多分类TransUnet，里面包含了训练说明，以及测试数据说明